Data Analyst vs Data Scientist ต่างกันอย่างไร? (งาน/เงินเดือน/สกิล)

ในปัจจุบัน ข้อมูล (Data) กลายเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในทุกๆด้านของการทำธุรกิจ การทำงานทุกส่วนมักจะเก็บข้อมูลเสมอ เพื่อจัดรวบรวมทำเป็นสถิติ งานด้านนี้จึงเป็นอาชีพที่ได้รับความนิยมและมีความต้องการสูงที่สุดสองตำแหน่งคือ Data Analyst และ Data Scientist

ซึ่งมักถูกพูดถึงควบคู่กัน แต่หลายคนยังสับสนว่าทั้งสองตำแหน่งนี้แตกต่างกันอย่างไร ทั้งในด้าน หน้าที่งาน, เงินเดือน, และทักษะที่ต้องมี

หลายคนอาจสงสัยว่า ทั้งสองตำแหน่งนี้แตกต่างกันอย่างไร ใครทำงานแบบไหน ใช้สกิลอะไร และที่สำคัญคือ รายได้ต่างกันมากน้อยแค่ไหน บทความนี้จะพาคุณเจาะลึกทุกมิติ เพื่อให้เข้าใจชัดเจนและเลือกเส้นทางอาชีพที่เหมาะสมกับตัวเอง

หน้าที่งานของ Data Analyst และ Data Scientist ต่างกันอย่างไร

ถ้าอธิบายแบบเห็นภาพง่ายๆ Data Analyst คือคนที่ทำให้ข้อมูล “พูดได้” ครับ หน้าที่หลักคือเอาข้อมูลที่มีอยู่แล้วมาวิเคราะห์ หา Insight และตอบคำถามทางธุรกิจ เช่น ยอดขายลดลงเพราะอะไร แคมเปญไหนได้ผล หรือพฤติกรรมลูกค้าเปลี่ยนไปอย่างไร

งานที่ Data Analyst ทำเป็นประจำ ก็มักจะเป็นการเขียน SQL เพื่อดึงข้อมูลจากฐานข้อมูล ทำความสะอาดข้อมูลให้พร้อมใช้งาน แล้วนำไปสร้างรายงานหรือ Dashboard ด้วยเครื่องมืออย่าง Power BI, Tableau หรือ Excel จากนั้นก็สรุปผลออกมาให้ผู้บริหารหรือทีมงานเข้าใจง่าย เป้าหมายหลักคือช่วยอธิบายสิ่งที่เกิดขึ้นในอดีตและปัจจุบันครับ

ส่วน Data Scientist จะก้าวไปอีกขั้นหนึ่ง งานจะไม่หยุดแค่การอธิบายว่าเกิดอะไรขึ้น แต่จะเน้นไปที่ “จะเกิดอะไรต่อไป” มากกว่า จากที่ผมเคยร่วมงานกับสายนี้ เขาจะใช้สถิติขั้นสูงและ Machine Learning เพื่อสร้างโมเดลคาดการณ์ เช่น ลูกค้าจะเลิกใช้บริการเมื่อไหร่ ยอดขายเดือนหน้าจะเป็นเท่าไร หรือระบบแนะนำสินค้าควรแนะนำอะไรให้ลูกค้าแต่ละคน

Data Scientist มักทำงานกับข้อมูลที่ซับซ้อนกว่า เช่น ข้อความ รูปภาพ หรือข้อมูลจำนวนมหาศาล ใช้เครื่องมืออย่าง Python, R รวมถึง Framework ด้าน AI เพื่อสร้างโมเดล เป้าหมายคือช่วยให้องค์กรมีระบบอัจฉริยะที่สร้างความได้เปรียบในการแข่งขันครับ

เรื่องเงินเดือน ต่างกันมากไหม

เรื่องรายได้เป็นอีกจุดที่หลายคนสนใจมากครับ จากข้อมูลโดยรวม Data Scientist มักมีรายได้สูงกว่า เนื่องจากต้องใช้ทักษะเชิงเทคนิคและสถิติในระดับลึก

• ถ้ามองในระดับสากล Data Analyst จะมีรายได้เฉลี่ยประมาณ 60,000–80,000 $ ต่อปี
• Data Scientist จะขยับขึ้นไปที่ประมาณ 100,000–130,000 $ต่อปี

ในประเทศไทย Data Analyst ระดับเริ่มต้นมักอยู่แถว 25,000–45,000 บาทต่อเดือน และสามารถขยับขึ้นไปถึง 70,000–90,000 บาท เมื่อมีประสบการณ์มากขึ้น

ส่วน Data Scientist จะเริ่มต้นสูงกว่า ประมาณ 40,000–60,000 บาทต่อเดือน และในระดับ Senior หรือ Lead สามารถแตะหลักแสนต้นถึงกลางได้เลยครับ

สกิลที่ต้องมีของแต่ละสาย

ถ้าพูดถึงสกิล Data Analyst จะเน้นเครื่องมือที่ช่วยจัดการและสื่อสารข้อมูลให้เข้าใจง่าย เช่น SQL, Excel และเครื่องมือทำ Visualization รวมถึงสถิติพื้นฐาน สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือความเข้าใจธุรกิจและการสื่อสาร เพราะ Insight ที่ดี ถ้าเล่าไม่เข้าใจ ก็แทบไม่มีค่าเลยครับ

ในขณะที่ Data Scientist ต้องมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมที่แข็งแรง เข้าใจ Machine Learning และสถิติขั้นสูง รวมถึงการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังต้องมีทักษะการแก้ปัญหาและทำงานร่วมกับทีมอื่นๆ อย่าง Data Engineer หรือ Data Analyst เพื่อให้โมเดลที่สร้างตอบโจทย์ธุรกิจจริงครับ

แล้วควรเลือกสายไหนดี

จากมุมมองของผม ไม่มีสายไหนดีกว่ากันครับ อยู่ที่ว่าคุณชอบอะไร ถ้าคุณชอบวิเคราะห์ข้อมูล สรุปเรื่องยากให้เข้าใจง่าย และทำงานใกล้ชิดกับฝั่งธุรกิจ Data Analyst จะเหมาะมาก

แต่ถ้าคุณสนุกกับคณิตศาสตร์ สถิติ การเขียนโค้ด และอยากสร้างโมเดลที่ทำนายอนาคตได้ Data Scientist ก็น่าจะเป็นเส้นทางที่ใช่

สุดท้ายแล้ว ทั้ง Data Analyst และ Data Scientist ต่างก็เป็นฟันเฟืองสำคัญขององค์กร ข้อมูลจะมีค่าก็ต่อเมื่อมีคนที่เข้าใจมันจริงๆ ครับ การเลือกเส้นทางให้ตรงกับความถนัดและเป้าหมายของตัวเอง คือกุญแจสำคัญที่สุดในการเติบโตในสายงานนี้ครับ

ตารางเปรียบเทียบ Analyst vs Scientist

Data Analyst และ Data Scientist ต่างมีบทบาทสำคัญในองค์กร Data Analyst คือผู้ที่ทำให้ข้อมูลเข้าใจง่ายและสนับสนุนการตัดสินใจเชิงธุรกิจ ส่วน Data Scientist คือผู้ที่สร้างโมเดลคาดการณ์และระบบอัจฉริยะเพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันขององค์กร การเลือกเส้นทางขึ้นอยู่กับ ความสนใจ, ทักษะ, และเป้าหมายในอาชีพ

สุดท้ายแล้ว ทั้ง Data Analyst และ Data Scientist ต่างก็เป็นฟันเฟืองสำคัญขององค์กร ข้อมูลจะมีค่าก็ต่อเมื่อมีคนที่เข้าใจมันจริงๆ ครับ การเลือกเส้นทางให้ตรงกับความถนัดและเป้าหมายของตัวเอง คือกุญแจสำคัญที่สุดในการเติบโตในสายงานนี้ครับ